Pipe In R : Fonctions de connexion avec Dplyr

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à enchaîner des fonctions à l'aide de l' opérateur de canal dplyr dans le langage de programmation R.

Voici quelques-unes des fonctions de base de R :

Le dplyr dans R peut être considéré comme une grammaire de manipulation de données. Remarquez comment chaque fonction est un verbe, et lorsqu'elles sont placées ensemble, elles constituent une forme de commande. Toutes ces fonctions sont censées fonctionner ensemble.

Comme indiqué dans la dernière ligne du tableau, l'opérateur pipe dans R est représenté par %>% ce qui vous permet de connecter des fonctions ensemble.

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à exécuter des fonctions dplyr courantes, puis à utiliser l'opérateur pipe pour les enchaîner.

Table des matières

• Utilisation de l'opérateur de canalisation dans R pour simplifier le code
  • Apporter des modifications au code
• Conclusion

Utilisation de l'opérateur de canalisation dans R pour simplifier le code

Ouvrez le programme R. Dans le script vierge, vous devez appeler une bibliothèque à l'aide des bibliothèques tidyverse et Lahman .

Pour cet exemple, trouvons les victoires moyennes, minimales et maximales pour chaque équipe depuis l'an 2000.

Vous pouvez écrire le code de plusieurs façons.

La première consiste à réaffecter en permanence les équipes. Vous devez filtrer les équipes par yearID, puis les regrouper par ID d'équipe. Pour obtenir la moyenne, le min et le max, vous devez utiliser la fonction .

Lorsque vous exécutez le code R, vous obtenez un tableau indiquant l'ID d'équipe, la moyenne, le min et le max.

Cependant, ce code contient trop de frappes.

Alors, essayons l'autre façon d'obtenir les résultats en une seule fois, et c'est en utilisant l'opérateur pipe.

Le raccourci clavier de l'opérateur de canal est CTRL+SHIFT+M . Cela vous permet de transmettre le cadre de données de votre équipe aux étapes suivantes.

Pour le code, vous n'avez pas besoin de réaffecter des équipes à chaque fonction. Il vous suffit d'utiliser l'opérateur pipe entre chaque fonction pour reporter le bloc de données sur l'ensemble du code.

Lorsque vous l'exécuterez, vous obtiendrez les mêmes résultats que la méthode précédente.

Le pipe operator vous permet de rationaliser et de simplifier votre code. Cependant, l'utilisation de cet opérateur prend un certain temps pour s'y habituer. Mais une fois que vous avez compris comment cela fonctionne, la création d'un script R devient une tâche plus facile.

Apporter des modifications au code

L'utilisation d'un opérateur de canalisation facilite également la modification de votre code R.

Par exemple, si vous souhaitez ajouter plus de commandes, il vous suffit d'incorporer une autre ligne de code et de l'enchaîner au code existant à l'aide de l'opérateur pipe.

Gardez à l'esprit que cela n'affecte pas les résultats à un objet. Il suffit de prendre le cadre de données de l'équipe et de l'exécuter via ces fonctions pour générer une sortie.

Pour affecter les résultats à un objet, vous devez utiliser l'opérateur flèche ( <> ).

Conclusion

L'opérateur de canal vous permet de rationaliser votre code dans R. Il aide à éliminer le processus de réaffectation continue des variables et des données tout au long de votre script R. Avec les opérateurs de colonne et de ligne de la bibliothèque tidyverse, il permet aux utilisateurs de manipuler facilement les données dans R.

C'est l'un des avantages de l'utilisation de la bibliothèque tidyverse. C'est un excellent outil pour les utilisateurs qui traitent des statistiques et de la science des données.

Tous mes vœux,